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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市國電科技通信有限公司;深圳智芯微電子科技有限公司申請的專利InceptionTS模型的建立方法、裝置及竊電檢測方法、裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114841314B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210412569.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0464；該發(fā)明授權(quán)InceptionTS模型的建立方法、裝置及竊電檢測方法、裝置是由王祥;武占俠;魏本海;吳明朗;冷安輝;何曉蓉設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-04-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本InceptionTS模型的建立方法、裝置及竊電檢測方法、裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種InceptionTS模型的建立方法、裝置及竊電檢測方法、裝置，InceptionTS模型的建立方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括竊電用戶用電數(shù)據(jù)和非竊電用戶用電數(shù)據(jù)；將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至InceptionTS模型，得到每一訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分類向量，其中，分類向量包括竊電類別；根據(jù)分類向量及其對應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的所屬竊電類別構(gòu)建損失函數(shù)；基于損失函數(shù)對InceptionTS模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的InceptionTS模型。利用該建立方法得到的訓(xùn)練好的InceptionTS模型，具有準(zhǔn)確率，誤報率低，且適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)InceptionTS模型的建立方法、裝置及竊電檢測方法、裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種InceptionTS模型的建立方法，其特征在于，包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括竊電用戶用電數(shù)據(jù)和非竊電用戶用電數(shù)據(jù)； 將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至InceptionTS模型，得到每一訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分類向量，其中，所述分類向量包括竊電類別； 根據(jù)所述分類向量及其對應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的所屬竊電類別構(gòu)建損失函數(shù)； 基于所述損失函數(shù)對所述InceptionTS模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的InceptionTS模型； 所述將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入至InceptionTS模型，得到每一訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分類向量，包括： 將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入多層第一InceptionBlock網(wǎng)絡(luò)，得到第一張量，同時將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入第一殘差結(jié)構(gòu)，得到第二張量，并將所述第一張量和所述第二張量進(jìn)行相加后，通過第一激活層得到第三張量，其中，每層所述第一InceptionBlock網(wǎng)絡(luò)之后加入了第一批標(biāo)準(zhǔn)化層和第二激活層，所述第一殘差結(jié)構(gòu)包括第一卷積層和第二批標(biāo)準(zhǔn)化層； 將所述第三張量輸入多層第二InceptionBlock網(wǎng)絡(luò)，得到第四張量，同時將所述第三張量輸入第二殘差結(jié)構(gòu)，得到第五張量，并將所述第四張量和所述第五張量進(jìn)行相加后，通過第三激活層得到目標(biāo)張量，其中，每層所述第二InceptionBlock網(wǎng)絡(luò)之后加入了第三批標(biāo)準(zhǔn)化層和第四激活層，所述第二殘差結(jié)構(gòu)包括第二卷積層和第四批標(biāo)準(zhǔn)化層； 將所述目標(biāo)張量依次輸入平均池化層和全連接層，得到所述分類向量； 將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入InceptionBlock網(wǎng)絡(luò)，包括：將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分別輸入至第一結(jié)構(gòu)和第二結(jié)構(gòu)，對應(yīng)得到第六張量和多個第七張量，其中，所述第一結(jié)構(gòu)包括依次連接的池化層和LSTM長短期記憶網(wǎng)絡(luò)層，所述第二結(jié)構(gòu)包括依次連接的第三卷積層和卷積層組，所述卷積層組包括與所述第三卷積層分別連接的多個第四卷積層，所述多個第四卷積層的大小不同；將所述第六張量和所述多個第七張量合并輸入FilterConcatenation混合層，得到第八張量。

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